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前に逃げる 〜院浪生のブログ〜

東京育ちの院浪生。ディープラーニング初心者。

渋谷のジュンク堂に行ってきました。(読みたい本のメモ)

先日渋谷のジュンク堂書店に行ってきました。品揃えが非常によく本の量に圧倒されました。最近は本をAmazonで買うことが増えてきましたが、本屋でピンとくる本を探すのもいいですね。ジュンク堂といえばその特徴的な名前ですが、創業者の父の名前(工藤順)からきているそうです。

今回はジュンク堂書店できになる本を何冊か見つけてきたので、ご紹介しようと思います。

 

人工知能の作り方

ゲームAIについて書かれた本だそうです。最近の人工知能ブームにのっかてきた感はありますが、非常に興味深い内容です。ドラゴンクエストの戦闘AIも解説されているのでしょうか。僕はいつも「じゅもんつかうな」か「いのちだいじに」にしていました。(慎重な性格です笑)

表紙もかっこかわいくて魅力的です。

人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか

人工知能の作り方 ――「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか

 

 

深層学習

ブルーの方ではなくて、人工知能学会が出した紺色のやつです。パラパラと見ただけですが、ディープラーニングの様々な事柄について詳しく説明がされています。それぞれ専門の先生が執筆しているので非常に充実した内容なのでしょう。一通り勉強するのもいいですし、調べ物をする時の辞書としても使えそうです。

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)

 

 

ヘルシープログラマー

オライリーが出した、プログラマーのための健康ハック本です。簡単なストレッチやトレーニングについて書かれているっぽかったです。プログラミング本の他にこのような本も出しているんですね。

ヘルシープログラマ ―プログラミングを楽しく続けるための健康Hack

ヘルシープログラマ ―プログラミングを楽しく続けるための健康Hack

 

 

 Cooking for Geeks

料理の本も出してるんですね!笑

お店ではオライリー本購入者にカレンダーをプレゼントしていました。オライリー信者の人は渋谷ジュンク堂に行きましょう!(僕は信者ではありません)

Cooking for Geeks 第2版 ―料理の科学と実践レシピ (Make: Japan Books)

Cooking for Geeks 第2版 ―料理の科学と実践レシピ (Make: Japan Books)

 

 

みかづき

森絵都さんの新作です。

個人的に森絵都さんの本が大好きなので絶対に読みます。カラフルを小6の時に読んで以来どっぷりはまってしまいました。森絵都さんのキュンキュンする系の作品が好きです。

みかづき

みかづき

 

 

 

 

以上です。また気になる本があったらアップします。

独学のススメ〜大学受験に塾が必要ない3つの理由〜

大学受験

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ブックオフで参考書を探していた高校時代

今回は受験について書きます。受験生時代、私は塾に行かず自分で方法を考えて勉強していました。参考書もなるべくブックオフなどで探して買っていました。本屋で買ったのはブックオフになかったものです。本命一本しか受験しなかったこともあり、年間で受験にかかったお金は参考書代、模試代、受験料合わせて10万円以下だったと思います。
なぜこのようなやり方だったかというと、元々塾に通う余裕はなかったのですが、どうせならとことんお金かけないでやってやろう!!と思っていたからです(笑)
独学での受験勉強の中で、大学に合格するのに塾なんて必要ないじゃん!!ってことに気がつきました。今回は塾が必要ない理由について書いていこうと思います。
 
 

大学受験にかかる経費

本題に入る前に、大学受験にかかる経費を並べてみました。
塾代はすごい高いですね。年間数百万円かかるようなところもありました(^^;)
やっぱり出来るだけお金は節約したいですよね!独学ならほとんどお金がかかりません。塾がそんなに必要ない理由についてこれから説明していきます。
 

塾が必要ない3つの理由

1.塾の授業の内容は参考書に載っている

大学受験用の参考書は基本的な内容のものから受験のレベルを超えたものまで様々あります。受験に必要な内容を網羅的に扱っているものも多いです。だったら、わざわざ塾に行かないで自分で参考書を読んだ方が良くないですか?授業形式だと聞き逃したら後から聞けませんし、場合によっては進みが遅かったり、早かったりするときがありますよね。参考書なら自分のペースで進めますし何度も読み直しができます。参考書1冊と塾の講義1講座では、学習する内容は同じくらいだと思いますが、コスパは断然参考書が上です。
ただし、参考書の内容がわからない時に質問相手になってくれる人はいた方がいいです。でも、それは学校の先生や、友達で十分なことが多いかもしれません。わからないところを聞くために、定期的に個別指導の塾などに行くのはアリだと思います。
 
ここで言いたいことは、塾に授業を受けに行く必要はそんなにないのではないか?ということです。
 
 

2.大事なのは自習時間

英単語や社会の暗記事項など、知識のインプットには膨大な時間がかかります。さらに、知識を発揮するためには圧倒的な演習時間が必要になります。入試問題を解けるようになるには膨大な自習時間が必要なのです。
特に現役の受験生は昼間は学校の授業があるので時間がありません。昼間学校に行って夜塾に行ってて自習時間を確保できますか?塾の授業で演習時間を取ってくれるのかもしれませんがその時間も授業料取られるのはコスパ悪いですね(笑)
 
志望校のレベルが上がるほど必要な科目数も増加し大量の自習時間が必要になります。そして、特に現役生が塾に通いながら演習時間を確保するのは難しいかと思います。
 
 

3.インターネットには有用な情報がたくさん転がっている!

情報化の時代、インターネットにはたくさんの参考書情報や勉強法が転がっています。これを利用しない手はありません。私は受験生時代は『武田塾』の参考書ルートなどを参考にしていました。(最近は微妙な気がしますが笑)参考書ルートとは、参考書をどの参考書をどのような順で終わらせていけば良いかという考え方です。インターネットの情報を参考に自分なりの参考書ルートを作ってみてはいかがでしょうか。
 
僕の時代はわかりやすく参考書を用いた学習法を紹介してくれるサイトが少なかったのですが今は良いブログやホームページが大量に存在します。また、amazonの参考書のレビューなども非常に参考になります。
 
インターネットの情報を活用できれば、わざわざ塾に行って勉強方法を教えてもらう必要もないということです。
 
 

最後に

ここまでいろいろ書きましたが、皆さんに伝えたいのは世の中の人が言うほど塾が必要なものではないのではないかということです。独学でも大学に合格できるということを受験生に是非知って欲しいです。

格差是正のために給付型奨学金が導入されます。お金がなくても大学に通えるようになりそうですが、お金がなくても大学に合格できるということも同時に広まって欲しいですね。

 

ディープラーニング初心者が上達の軌跡をまとめてみた!(随時更新)

ディープラーニング

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何かと話題の人工知能、その仕組みや方法を学びたいという方は多いと思います。しかし、実際に学ぶ方法についての情報は少ないので初心者の方たちにとってはとっつきにくいのではないでしょうか。僕はたまたまディープラーニングを教えてくれるインターンを見つけそこで学習方法を教わっています。このページでは、僕が0からディープラーニングを学んだ道筋を記そうと思います。この記事が皆様の役に立てれば幸いです。

 

事前知識  

  • 事前知識

事前に、数学とPythonの知識があるといいと思います。

数学で必要な知識は、

でしょうか。数学はディープラーニングの勉強と並行して行うこともできるので、まずは大学1,2年生で習う内容を簡単な参考書で学ぶのがいいと思います。

 

Pythonは「みんなのPython」と「入門Python3」を勉強しました。(「入門Python3」は勉強中)

「みんなのPython」は定番かつ分かりやすい最高の参考書だと思います。何をやればいいかわからないという人は迷わずこれをやればいいと思います。「みんなのPython」はプログラミングの経験がある人は1ヶ月以内で終わると思います。この本が終わればディープラーニングの勉強を始めていいと思います。

「入門Python3」については、基礎から応用の橋渡しになる参考書だというのを聞いて購入しました。練習問題も充実していていい参考書だと思います。ディープラーニングと並行して学習しています。 

みんなのPython 第4版

みんなのPython 第4版

 

 

入門 Python 3

入門 Python 3

 

 

Pythonについても初めはそこそこにして、ディープラーニングの勉強と同時並行で進めていきましょう。

 

 

ディープラーニングの独学法

まずは、一般の人向けに書かれた人工知能の本を読み、ディープラーニングの概念を学びました。
前述した通り松尾豊さんの「人工知能は人間を超えるか」がオススメです。この本を読み、「ディープラーニングニューラルネットを階層的に繋げて学習させるのか〜」ぐらいの理解はできました(笑)
 
概念については少し理解できたので、本格的に理解を深めていきます。インターンの社員の方に山下隆義さんの、「イラストで学ぶ ディープラーニング」を貸してもらって勉強しました。タイトルの通り、イラストや写真が多く、カラーだったので非常に読みやすかったです。簡単そうに見える本にありがちな概念的な説明のみで理解が深まらない、といったことはなく、適度な読み応えがあり実力を伸ばしてくれる本でした
 
この本は、初心者の方はとりあえず「第1章 序論」から「第3章 畳み込みニューラルネットワーク」までと、「第6章 汎化性能を向上させる方法」、「第8章 ディープラーニングの現在・未来」を読めばいいと思います。そのあたりの基礎を押さえておけば実際にディープラーニングを使って見ることができます。ただ、誤差逆伝播のあたりの数式が難しいと感じたら次に紹介する「ゼロから作る Deep Learning」に進んでもいいと思います。
イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

 

 

  • 実際にプログラムをして理解を深める

「イラストで学ぶ ディープラーニング」で大体の仕組みはつかめたので、実践を通して理解を深めようと思い購入しました。実物を見る機会がなくしばらく買うかどうか迷っていましたが、同じインターン生から勧められ、内容も分かりやすそうだったので購入しました。地元の本屋でもかなり売れていました。ディープラーニング恐るべし... コンセプトはディープラーニングを実際に実装することを通して理解を深めることです。Pythonの簡単な説明から始まり、パーセプトロンからディープラーニングまでを手を動かしながら学習します。

一通り読み終えましたがかなりわかりやすかったです。この本を一通りやっておけばCaffeやChainerなどのフレームワークが使えると思います。個人的には初心者が疑問に思うポイントや最新の動向まで終始丁寧に説明されているのがありがたかったです。ディープランニング初心者必読の書です!!

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

  

 

ここまで学んでくれば、ディープラーニング(というかCNN)の基礎はついてきていると思うので、実際にフレームワークを使って画像を学習して分類させることができます。

インターン先ではcaffeを使っているのでオライリーの「caffeをつかってみよう」 を読みました。書店には売っていなくて電子書籍オライリーからの取り寄せになります。「ゼロから作る Deep Learning」を一通り終えていれば大体使い方が分かると思います。

フレームワークは何がいいのかわからないのですが、caffeはインストールが難しいらしいのでchainerやtensorflowをつかってもいいと思います。chainerのインストールは1分くらいで終わりました

 

はじめに

その他
  • このブログの目的

このブログでは私の趣味や勉強している分野について書いていこうと思います。

記事のコンテンツとしては、人工知能ディープラーニング)、プログラミング(Python)、受験勉強(大学院、大学)、スポーツ、日本語ラップ、書評を扱います。

プログラミングや受験勉強など、勉強の方法を書いているブログには人生でかなり助けられてきました。自分も何かを始めようと思っている人を助けられればと思います。

 

  • 筆者プロフィール

東京の西で育った大学生。大学院の試験を来年に控えています。

インターンディープラーニングについて学びながら受験勉強をしています。